03.03.2023

Vier-Tage-Woche-Diskussion: Das gigantische Dilemma der Nice-to-Have-Economy

Kommentar. Ein Großteil unserer Arbeitsleistung fließt in Dinge, die wir rational betrachtet nicht brauchen. Wir wollen dennoch immer mehr davon. Deswegen wird sich die Vier-Tage-Woche nicht ausgehen. (Und die Klimakrise nicht besiegt werden.)
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Vier-Tage-Woche - das gigantische Dilemma der Nice-to-Have-Economy - Kommentar von Dominik Perlaki
brutkasten-Redakteur Dominik Perlaki | (c) brutkasten / Hintergrund (c) Eduardo Soares via Unsplash
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Die Vier-Tage-Woche steigert die Produktivität, besagen Studien. Aber ein Umstieg auf das Arbeitszeitmodell kann sich beim aktuellen Arbeitskräftemangel unmöglich ausgehen, rechnen Kritiker:innen vor. Beide Seite haben wohl recht. Es ist ein Dilemma: Immer Menschen fühlen sich in der optimierten Arbeitswelt von heute ständig ausgelaugt und lechzen nach mehr Erholung – auch um ihr Leistungspotenzial in der Arbeitszeit besser abrufen zu können. Doch der Workload ist meist deswegen zu hoch, weil Arbeitskräfte fehlen. Und das wird durch eine verkürzte Arbeitszeit und ein umständliches Schichtmodell in der kürzeren Woche mit großer Wahrscheinlichkeit nicht besser.

Während etwa Unternehmen im IT- oder Kreativ-Bereich von der individuellen Einführung der Vier-Tage-Woche durchaus profitieren können, bleibt sie für den Großteil der Arbeitgeber:innen und Arbeitnehmer:innen völlig illusorisch. Zumindest in Österreich und anderen westlichen Ländern im Jahr 2023.

Warum fehlen trotz Automatisierung so unglaublich viele Arbeitskräfte?

Doch eigentlich ist es ja seltsam. Die Automatisierung schreitet unaufhörlich voran. Die aktuelle KI-Diskussion beflügelt alte (und absolut berechtigte) Überlegungen, dass Künstliche Intelligenzen schon bald jede Menge Jobs ersetzen könnten. Immer mehr Wirtschaftsleistung wird mit sehr wenig menschlicher Arbeitskraft erbracht. Warum fehlen so unglaublich viele Arbeitskräfte?

Die Antwort: Unser Wirtschaftssystem hat uns sehr kreativ darin gemacht, neue „Bedürfnisse“ zu kreieren. Denn das müssen wir, um den Wachstumsmotor am Laufen zu halten. Würden wir mit unserer Arbeitskraft nur abdecken, was wir rational betrachtet wirklich brauchen, also Essen, Wohnen, Bildung und dergleichen, ginge sich dank Automatisierung mittlerweile wahrscheinlich nicht nur eine Vier-Tage-Woche, sondern sogar eine Drei- oder gar Zwei-Tage-Woche für alle aus. (Klarerweise ließe sich das in unserem auf Wachstum ausgerichteten System nicht einfach so umsetzen. Es würde in einer apokalyptischen Wirtschaftskrise zusammenbrechen und ins komplette Chaos abdriften.)

Nice-to-Have-Economy: Die Vier-Tage-Woche verhindern wir selber

Über den Status, allen ein Leben zu ermöglichen, in dem sie ihre essenziellen Bedürfnisse abdecken können, ist unser System längst hinaus. Wir stecken ganz tief in einer Nice-to-Have-Economy. Ein Großteil unserer Arbeitsleistung fließt in Dinge, die wir rational betrachtet nicht brauchen. Denn von Dingen wie Grundnahrungsmitteln und leistbarem Wohnen wächst die Wirtschaft nicht. Es braucht immer neue Produkte und Dienstleistungen, von denen wir zunächst nicht wissen, dass es sie gibt, dann nicht wissen, dass wir sie brauchen und zuletzt nicht wissen, was wir getan haben, bevor es sie gab. Anders ausgedrückt: Wir schwimmen in Luxusgütern.

Und wir sind süchtig nach diesen Luxusgütern, süchtig nach diesen Nice-to-Haves. Für die Nachfrage, die den Arbeitskräftemangel antreibt und damit für uns die Vier-Tage-Woche verunmöglicht, sorgen wir also selber. Und perfiderweise sind die Jobs im essenziellen Bereich im Normalfall schlechter bezahlt und weniger attraktiv, als jene bei Nice-to-Have-Unternehmen, was die Situation am Arbeitsmarkt noch um eine problematische Dimension erweitert.

Verzicht? Die Klimakrise lässt grüßen

Es ist ein gigantisches Dilemma – zumindest de facto. Wenn wir weniger arbeiten wollten, müssten wir uns selbst in Verzicht üben. Wir müssten ein Stück weit von der Nice-to-Have-Economy wegkommen, die jede frei werdende Arbeitskapazität sofort mit neuen Nice-to-Have-Jobs absorbiert. Wir müssten das seit der industriellen Revolution vor mehr als 150 Jahren entstandene System grundlegend überarbeiten. Soweit so logisch, doch dass wir dazu gar nicht in der Lage sind, zeigt sich in der Klimakrise eindrücklich. Auch sie wird auf diese Weise nicht bewältigt werden.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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